Habilidades requeridas para un Arquitecto de Datos y cómo evaluarlas

Los arquitectos de datos son la columna vertebral de cualquier organización basada en datos. Ellos diseñan y gestionan los marcos que manejan vastas cantidades de datos, asegurando que los datos sean accesibles, confiables y seguros.

El rol requiere una profunda comprensión de la tecnología de bases de datos, el modelado de datos y la integración de datos. Habilidades como el pensamiento analítico y la planificación estratégica también son importantes para el éxito en este campo.

Los candidatos pueden escribir estas habilidades en sus currículums, pero no se pueden verificar sin pruebas de habilidades de Arquitecto de Datos en el trabajo.

En este artículo, exploraremos 9 habilidades esenciales de Arquitecto de Datos, 11 habilidades secundarias y cómo evaluarlas para que pueda tomar decisiones de contratación informadas.

9 habilidades y rasgos fundamentales de Arquitecto de Datos

11 habilidades y rasgos secundarios de Arquitecto de Datos

Cómo evaluar las habilidades y los rasgos de Arquitecto de Datos

Resumen: Las 9 habilidades clave de Arquitecto de Datos y cómo evaluarlas

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Preguntas frecuentes sobre las habilidades de Arquitecto de Datos

9 habilidades y rasgos fundamentales de Arquitecto de Datos

Las mejores habilidades para los Arquitectos de Datos incluyen Modelado de Datos, Diseño de Bases de Datos, Dominio de SQL, Procesos ETL, Almacenamiento de Datos, Tecnologías de Big Data, Gobierno de Datos, Plataformas en la Nube y Seguridad de Datos.

Profundicemos en los detalles examinando las 9 habilidades esenciales de un Arquitecto de Datos.

Modelado de Datos

El modelado de datos implica diseñar la estructura de una base de datos, incluyendo las tablas, las relaciones y las restricciones. Un arquitecto de datos utiliza esta habilidad para crear esquemas de bases de datos eficientes y escalables que respalden los requisitos del negocio y garanticen la integridad de los datos.

Para obtener más información, consulte nuestra guía para escribir una Descripción del puesto de trabajo de Modelador de Datos.

El diseño de bases de datos se trata de crear el plano para cómo se almacenan, acceden y gestionan los datos. En este rol, utilizará esta habilidad para garantizar que las bases de datos estén optimizadas para el rendimiento y puedan manejar grandes volúmenes de datos sin comprometer la velocidad o la fiabilidad.

Dominio de SQL

El dominio de SQL es esencial para consultar y manipular datos dentro de bases de datos relacionales. Un arquitecto de datos necesita escribir consultas complejas, optimizarlas para el rendimiento y asegurar que los procesos de recuperación de datos sean eficientes y precisos.

Consulta nuestra guía para una lista completa de preguntas de entrevista.

Procesos ETL

Los procesos ETL (Extract, Transform, Load - Extraer, Transformar, Cargar) son cruciales para mover datos entre sistemas. Como arquitecto de datos, diseñará y gestionará flujos de trabajo ETL para garantizar que los datos se transfieran, transformen y carguen de manera precisa y eficiente en los sistemas de destino.

Almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos implica crear y gestionar grandes repositorios de datos para análisis y informes. Esta habilidad se utiliza para diseñar almacenes de datos que apoyen las actividades de inteligencia empresarial y proporcionen una única fuente de verdad para la toma de decisiones.

Para obtener más información, consulta nuestra guía sobre cómo redactar una Descripción de trabajo de arquitecto de datos.

Tecnologías de Big Data

Las tecnologías de big data como Hadoop, Spark y las bases de datos NoSQL son esenciales para el procesamiento de datos a gran escala. Un arquitecto de datos aprovecha estas tecnologías para construir sistemas que pueden procesar y analizar conjuntos de datos masivos de manera eficiente.

Gobernanza de Datos

La gobernanza de datos garantiza que los datos se gestionen y utilicen correctamente en toda la organización. Esta habilidad implica establecer políticas, estándares y procedimientos para mantener la calidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento de las regulaciones.

Plataformas en la Nube

Las plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud se utilizan cada vez más para el almacenamiento y el procesamiento de datos. Un arquitecto de datos debe ser competente en estas plataformas para diseñar soluciones de datos basadas en la nube escalables, rentables y seguras.

Consulta nuestra guía para obtener una lista completa de preguntas de la entrevista.

Seguridad de Datos

La seguridad de los datos implica proteger los datos contra el acceso no autorizado y las infracciones. En este rol, implementará medidas de seguridad como encriptación, controles de acceso y monitoreo para salvaguardar la información confidencial.

11 habilidades y rasgos secundarios de un Arquitecto de Datos

Las mejores habilidades para los Arquitectos de Datos incluyen Lenguajes de Programación, Visualización de Datos, Aprendizaje Automático, Integración de API, Gestión de Proyectos, Conocimiento del Negocio, Gestión de la Calidad de los Datos, Gestión de Metadatos, Integración de Datos, Data Lakes y Catalogación de Datos.

Profundicemos en los detalles examinando las 11 habilidades secundarias de un Arquitecto de Datos.

Lenguajes de Programación

El conocimiento de lenguajes de programación como Python, Java o Scala puede ser beneficioso para la creación de scripts, la automatización y las tareas de procesamiento de datos.

Visualización de datos

Herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI o D3.js ayudan a crear representaciones visuales de los datos. Esta habilidad es útil para presentar información valiosa de los datos a las partes interesadas en un formato comprensible.

Aprendizaje automático

La comprensión de los conceptos y herramientas de aprendizaje automático puede ser ventajosa para construir modelos predictivos y mejorar las capacidades de análisis de datos.

Integración de API

Las habilidades de integración de API son importantes para conectar diferentes sistemas y permitir el flujo de datos entre ellos. Esto es útil para crear tuberías de datos sin problemas.

Gestión de proyectos

Las habilidades de gestión de proyectos ayudan a planificar, ejecutar y supervisar los proyectos de arquitectura de datos. Esto garantiza que los proyectos se completen a tiempo y dentro del presupuesto.

Perspicacia empresarial

Comprender el contexto y los requisitos del negocio es crucial para diseñar soluciones de datos que se alineen con los objetivos organizacionales e impulsen el valor.

Gestión de la calidad de los datos

Garantizar la exactitud, consistencia y fiabilidad de los datos es fundamental. Esta habilidad implica la implementación de procesos y herramientas para monitorizar y mejorar la calidad de los datos.

Gestión de metadatos

La gestión de metadatos implica el mantenimiento de información sobre los datos, como su origen, uso y estructura. Esto ayuda en el descubrimiento y la gobernanza de los datos.

Integración de datos

Las habilidades de integración de datos son esenciales para combinar datos de diferentes fuentes en una vista unificada. Esto es importante para el análisis y la elaboración de informes de datos exhaustivos.

Lagos de datos

Los lagos de datos son repositorios de almacenamiento que contienen grandes cantidades de datos sin procesar. Comprender cómo diseñar y gestionar los lagos de datos es útil para el manejo de datos no estructurados y semiestructurados.

Catalogación de Datos

La catalogación de datos implica la creación de un inventario de los activos de datos. Esto ayuda en el descubrimiento de datos, la gobernanza y asegurar que los datos sean fácilmente accesibles para los usuarios.

Cómo evaluar las habilidades y rasgos de un Arquitecto de Datos

Evaluar las habilidades y rasgos de un Arquitecto de Datos puede ser una tarea desafiante, dada la amplia gama de conocimientos técnicos y habilidades blandas requeridas para el puesto. No se trata solo de conocer las herramientas y tecnologías, sino también de entender cómo aplicarlas eficazmente en escenarios del mundo real.

Si bien los currículums y las certificaciones pueden proporcionar una instantánea de los antecedentes de un candidato, a menudo no logran revelar la verdadera profundidad de su experiencia. Aquí es donde entran en juego las evaluaciones basadas en habilidades. Al aprovechar herramientas como las evaluaciones de Adaface, puede obtener una imagen más clara de las competencias de un candidato, lo que lleva a una calidad de contratación 2 veces mejorada.

Desde el modelado de datos y el diseño de bases de datos hasta la competencia en SQL y las plataformas en la nube, una evaluación integral debe cubrir todas las habilidades clave que necesita un Arquitecto de Datos. Esto asegura que no solo está evaluando sus conocimientos técnicos, sino también su capacidad para integrar estas habilidades en soluciones de datos cohesivas.

Veamos cómo evaluar las habilidades de un Arquitecto de Datos con estas 6 evaluaciones de talento.

Prueba de Habilidades de Modelado de Datos

Nuestra Prueba de Habilidades de Modelado de Datos evalúa el conocimiento y las habilidades de un candidato en diseño de bases de datos, SQL, diagramas ER, normalización, esquema relacional, integridad de datos, mapeo de datos, validación de datos y transformación de datos.

La prueba evalúa su comprensión de modelado de datos, diseño de bases de datos, SQL, diagramas ER, normalización, esquema relacional, integridad de datos, mapeo de datos, validación de datos y transformación de datos. Los candidatos deben navegar por escenarios realistas que involucran el diseño y la manipulación de bases de datos.

Los candidatos exitosos demuestran una sólida comprensión de los conceptos de modelado de datos, los principios de diseño de bases de datos y el dominio de SQL. También muestran la capacidad de mantener la integridad de los datos y realizar transformaciones de datos de manera efectiva.

Prueba en línea de SQL

Nuestra prueba en línea de SQL evalúa la capacidad de un candidato para diseñar y construir bases de datos relacionales y tablas desde cero, aplicar opciones CRUD, escribir consultas y subconsultas y crear índices eficientes.

La prueba evalúa su comprensión de creación de bases de datos, creación y eliminación de tablas, operaciones CRUD, joins y subconsultas, expresiones y procedimientos condicionales, vistas, índices, funciones de cadena, funciones matemáticas, marcas de tiempo, bloqueos, transacciones, escalabilidad y seguridad.

Los candidatos con altas puntuaciones demuestran competencia en la escritura de consultas SQL complejas, la gestión de transacciones de bases de datos y la optimización del rendimiento de las bases de datos mediante la indexación y el diseño eficiente de consultas.

Prueba en línea de Informatica

Nuestra prueba en línea de Informatica evalúa la capacidad del candidato para utilizar PowerCenter para tareas ETL, incluida la sincronización, replicación y transformación de datos.

La prueba evalúa su comprensión de almacenamiento de datos, procesos ETL, integración de datos, operaciones CRUD de bases de datos relacionales, uniones de bases de datos, mapplets, parametrización, flujos de trabajo, sesiones y tareas y transformaciones.

Los candidatos que se desempeñan bien demuestran una gran capacidad para diseñar y gestionar procesos ETL, ejecutar transformaciones de datos y gestionar tareas complejas de integración de datos sin escribir SQL.

Prueba en línea de Data Warehouse

Nuestra prueba en línea de Data Warehouse evalúa a los candidatos en su experiencia en el almacenamiento de datos, incluyendo el diseño, la construcción y el mantenimiento de almacenes de datos, bases de datos y data marts.

La prueba evalúa su comprensión de conceptos básicos de SQL, consultas CRUD de SQL, subconsultas y uniones de SQL, fundamentos de ETL, diagramas ER, modelado de datos, tablas de hechos, normalización y fundamentos del almacenamiento de datos.

Los candidatos exitosos demuestran una comprensión integral de los conceptos de almacenamiento de datos, dominio de SQL y la capacidad de diseñar e implementar procesos ETL eficientes.

Test en línea de Hadoop

Nuestro Test en línea de Hadoop evalúa la capacidad de los candidatos para instalar y configurar clústeres Hadoop, ejecutar trabajos MapReduce y escribir consultas Hive y Pig para el análisis de datos.

El test evalúa su comprensión de la arquitectura Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce), consultas Hive y Pig, publicación de datos en clústeres, manejo de datos de streaming, trabajo con diferentes formatos de archivo y resolución de problemas y monitoreo.

Los candidatos que sobresalen en este test demuestran un sólido conocimiento del ecosistema Hadoop, la capacidad de administrar y analizar grandes conjuntos de datos y el dominio en la escritura de consultas eficientes de procesamiento de datos.

Test Online sobre RGPD

Nuestro Test Online sobre RGPD evalúa a los candidatos en su comprensión de las regulaciones del RGPD y las mejores prácticas para la protección y privacidad de datos.

El test evalúa su comprensión de la privacidad de datos, la protección de datos, la seguridad de datos, la brecha de datos, el procesamiento de datos, la gestión del consentimiento, la retención de datos, los derechos del interesado, la transferencia de datos, los responsables del tratamiento de datos y los encargados del tratamiento de datos.

Los candidatos con puntuaciones altas demuestran una comprensión exhaustiva del cumplimiento del RGPD, la capacidad de identificar y mitigar los riesgos de protección de datos, y las habilidades para desarrollar e implementar políticas de privacidad de datos efectivas.

Resumen: Las 9 habilidades clave de un Arquitecto de Datos y cómo evaluarlas

Habilidad del Arquitecto de Datos	Cómo evaluarlas
1. Modelado de Datos	Evaluar la capacidad del candidato para diseñar y gestionar esquemas de datos complejos.
2. Diseño de Base de Datos	Evaluar la comprensión de la estructuración de bases de datos para un rendimiento y escalabilidad óptimos.
3. Dominio de SQL	Probar la capacidad de escribir consultas complejas y optimizar las interacciones con la base de datos.
4. Procesos ETL	Verificar el dominio en la extracción, transformación y carga de datos de manera eficiente.
5. Almacenamiento de Datos (Data Warehousing)	Determinar el conocimiento de la construcción y gestión de repositorios de datos a gran escala.
6. Tecnologías Big Data	Medir la experiencia en el manejo y análisis de grandes conjuntos de datos.
7. Gobierno de Datos	Revisar la comprensión de la gestión de la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos.
8. Plataformas en la Nube	Evaluar las habilidades en la utilización de servicios en la nube para la gestión y el procesamiento de datos.
9. Seguridad de Datos	Evaluar el conocimiento y la implementación de medidas de protección de datos.

Prueba online de análisis de datos en Azure

30 minutos | 15 MCQs

La prueba de Análisis de datos en Azure evalúa el conocimiento y las habilidades de un candidato en la utilización de los servicios de Azure para tareas de análisis de datos. Cubre temas como la plataforma Azure, técnicas de análisis de datos, Power BI, SQL Server y almacén de datos.

[

Realizar la prueba online de análisis de datos en Azure

](https://www.adaface.com/assessment-test/data-analytics-in-azure-test)

Preguntas frecuentes sobre las habilidades de un arquitecto de datos

¿Qué es el modelado de datos y por qué es importante para un arquitecto de datos?

El modelado de datos implica la creación de representaciones visuales de los sistemas de datos. Ayuda a comprender las relaciones y estructuras de los datos, lo cual es crucial para el diseño de bases de datos eficientes.

¿Cómo pueden los reclutadores evaluar la competencia en SQL de un candidato a arquitecto de datos?

Los reclutadores pueden evaluar la competencia en SQL a través de entrevistas técnicas, pruebas de codificación y la revisión de proyectos anteriores que involucren consultas SQL complejas y gestión de bases de datos.

¿Qué son los procesos ETL y cómo se relacionan con el rol de arquitecto de datos?

ETL significa Extraer, Transformar, Cargar. Estos procesos se utilizan para mover datos de diversas fuentes a un almacén de datos. Los arquitectos de datos diseñan y optimizan estos procesos.

¿Por qué es importante el conocimiento de las plataformas en la nube para los arquitectos de datos?

Las plataformas en la nube ofrecen soluciones escalables y flexibles para el almacenamiento y procesamiento de datos. Los arquitectos de datos necesitan diseñar sistemas que aprovechen estas plataformas para obtener un rendimiento y una rentabilidad óptimos.

¿Qué es la gobernanza de datos y cómo impacta en las responsabilidades de un arquitecto de datos?

La gobernanza de datos implica la gestión de la disponibilidad, la usabilidad, la integridad y la seguridad de los datos. Los arquitectos de datos se aseguran de que las políticas y los estándares de datos se implementen y se sigan.

¿Cómo pueden los reclutadores evaluar la experiencia de un candidato con las tecnologías de big data?

Los reclutadores pueden buscar experiencia con herramientas como Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL. Las entrevistas técnicas y las revisiones de proyectos también pueden ayudar a evaluar esta habilidad.

¿Qué papel juega la seguridad de los datos en las responsabilidades de un arquitecto de datos?

La seguridad de los datos implica proteger los datos contra el acceso y las infracciones no autorizadas. Los arquitectos de datos diseñan sistemas con medidas de seguridad robustas para salvaguardar la información confidencial.

¿Qué tan importante es la perspicacia empresarial para un arquitecto de datos?

La perspicacia empresarial ayuda a los arquitectos de datos a alinear las estrategias de datos con los objetivos comerciales. Asegura que las soluciones de datos respalden los objetivos generales de la organización.